import numpy as np
import cv2 as cv

# 读取视频文件
# 本素材视频bike.mp4文件路径如下：E:/PYprojects/FFT2/bike.mp4
cap = cv.VideoCapture("E:/PYprojects/FFT2/bike.mp4")

# 循环播放视频文件，同时显示原视频及其对应的灰度图
while cap.isOpened():
    # 逐帧读取视频，ret 为布尔值，表示是否成功读取帧，frame 为当前帧的图像数据
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        print("没有内容，退出啦 :) ")
        break
    # 使用 cv2.cvtColor() 将当前帧的彩色图像转换为灰度图
    gray = cv.cvtColor(frame, cv.COLOR_BGR2GRAY)

    fCoef = np.fft.fft2(gray)
    mag_spec =20 * np.log(np.abs(fCoef))

    fCoef_shifted = np.fft.fftshift(fCoef)
    mag_spec_shift = 20 * np.log(np.abs(fCoef_shifted))
    # 另一种常见写法: mag_spec = np.log(np.abs(fCoef)+1)

    # 在名为 "gray" 的窗口中显示灰度图像
    cv.imshow('frame', gray)

    # 在名为 "mg_spc" 的窗口显示原始图像对应的振幅谱
    #  由于求绝对值 log ×20 一系列的操作导致每帧对应的二维数组超出[0，255]的数据范围，无法imshow，需要进行归一化
    norm_mag_spec = cv.normalize(mag_spec, None, 0, 255, cv.NORM_MINMAX, dtype=cv.CV_8U)
    cv.imshow('mg_spc', norm_mag_spec)

    # 在名为 "mg_spc_shift" 的窗口显示经过fftshift后的振幅谱
    norm_mag_spec_shift = cv.normalize(mag_spec_shift,None,0,255,cv.NORM_MINMAX,dtype=cv.CV_8U)
    cv.imshow('mg_spc_shift', norm_mag_spec_shift)

    # 每隔 1ms 检查一次用户输入，如果按下 'q' 键，退出循环
    if cv.waitKey(1) == ord('q'):
        break

# 释放视频捕捉资源
cap.release()
# 关闭所有的 GUI 窗口
cv.destroyAllWindows()